Digitisation of herbarium specimens to the benefit of research: An African perspective focusing on South Africa and Western Indian Ocean Island states
Notice bibliographique
Résumé
Societal Impact Statement Botanical exploration, discovery and conservation rely heavily on access to herbarium collections. Recently, digital access to label information, including georeferenced locality data, and images of herbarium specimens available online, have greatly increased usage of herbarium specimen data. However, access to online resources from African herbaria is lacking, despite being critical for promoting local and global research and conservation. Here, we explore digital access to herbarium collections from South Africa and Western Indian Ocean Islands and call on all African countries to unite and collectively find innovative ways of digitising and mobilising data from our botanical collections. Some excellent examples of such endeavours already exist. Summary Herbarium digitisation—transcribing and imaging specimens—is revolutionising biodiversity research by accelerating the description of species new to science, enhancing conservation assessments, and informing policy to address global challenges like climate change and biodiversity loss. Digitised herbarium data underpin critical research, such as alpha taxonomy, IUCN Red List assessments and mapping ecosystems. The historical legacy of botanical exploration has left many African specimens in herbaria located in the Northern Hemisphere, where large digitisation efforts are making data from these collections available online. A brief overview of some of these initiatives, as well as the history of digitisation of herbarium collections in South Africa and the Western Indian Ocean Islands, is provided, where projects such as the Southern African Botanical Diversity Network, African Plants Initiative, Western Indian Ocean Herbarium Network and Today's Flora for Tomorrow have advanced data mobilisation from African collections. Much work is still required towards digitising the collections held in herbaria across Africa; however, African herbaria face barriers that inhibit digitisation, such as limited funding, capacity and physical and digital infrastructure. This imbalance hinders the continent's ability to effectively meet goals like those of the Kunming‐Montreal Global Biodiversity Framework. We urge African nations to unite in collaborative networks and harness innovative technologies like artificial intelligence to accelerate digitisation and mobilise herbarium data. This will empower the continent to comprehensively assess its plant biodiversity and implement robust conservation strategies before critical opportunities are lost.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».